Rambler's Top100
Реклама
 
Все новости Новости компаний

В России впервые на практике применили федеративное машинное обучение

08 октября 2024

Яндекс вместе с Институтом системного программирования имени В. П. Иванникова РАН и Сеченовским университетом первыми в России на практике применили федеративное машинное обучение. Такой подход позволяет участникам коллективно обучать модели, никому не передавая свои данные. Это открывает новые возможности для партнерств в сфере искусственного интеллекта. Теперь в них смогут участвовать компании из отраслей, где имеют дело с чувствительной информацией: например, финансов, медицины или промышленности.

Яндекс, ИСП РАН и Сеченовский университет Минздрава России, используя федеративный подход, создали нейросеть, которая по данным электрокардиограмм выявляет фибрилляцию предсердий — одну из наиболее распространённых патологий сердца. Технология делает это с высокими показателями чувствительности и специфичности. Для обучения использовались два независимых датасета с электрокардиограммами: от Сеченовского университета и от ИСП РАН. Оба партнёра провели раунды обучения на своей стороне, а затем передали результаты в общий контур.

Проект реализовали эксперты из Центра технологий для общества Yandex Cloud. За техническую составляющую проекта отвечали инженеры Yandex Cloud и ИСП РАН. В Yandex Cloud продумали этапы реализации, предложили стек технологий, создали унифицированную среду для обучения и рассчитали необходимый объём ресурсов. В ИСП РАН разработали модель и адаптировали её под опенсорсный фреймворк федеративного обучения. Сеченовский университет дал экспертную оценку качества модели.

Федеративное машинное обучение также называют совместным, поскольку оно предназначено для проектов, где есть несколько участников с собственными наборами данных, или датасетами. 

Работает такая технология следующим образом: сперва модель обучается на каждом из датасетов участников проекта. На центральный сервер передаются не сами датасеты, а результаты их обработки — к примеру, изменения в весах модели. На них затем обучается глобальная модель. Таким образом, датасеты на протяжении всего процесса обучения не покидают контуры организаций — и никто, кроме владельцев, не может получить к ним доступ.

В будущем воспользоваться федеративным машинным обучением смогут клиенты Yandex Cloud. Новый подход позволит участвовать в совместных проектах организациям, которые раньше не могли сотрудничать из-за рисков, связанных с передачей чувствительных данных. Это, в свою очередь, повысит качество итоговых моделей — чем больше партнёров в проекте, тем больше данных для обучения. Кроме того, федеративный метод будет полезен и партнёрам, которых разделяют большие расстояния — например, когда речь идёт о трансграничной передаче данных.

Источник: Яндекс

Заметили неточность или опечатку в тексте? Выделите её мышкой и нажмите: Ctrl + Enter. Спасибо!

Оставить свой комментарий:

Для комментирования необходимо авторизоваться!

Комментарии по материалу

Данный материал еще не комментировался.

Продолжение использования сайта пользователем интерпретируется как согласие на обработку фрагментов персональных данных (таких, как cookies) для целей корректной работы сайта.

Согласен